图像配准中的特征提取与特征匹配算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 基于区域的图像配准方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于特征的图像配准方法 | 第11-15页 |
| 1.3 课题来源 | 第15页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第15-16页 |
| 2 图像配准原理 | 第16-35页 |
| 2.1 图像配准的基础理论 | 第16-22页 |
| 2.1.1 图像配准的定义 | 第16页 |
| 2.1.2 图像配准中的变换模型 | 第16-19页 |
| 2.1.3 图像配准的基本步骤 | 第19-20页 |
| 2.1.4 图像插值的方法 | 第20-22页 |
| 2.2 图像配准的经典算法 | 第22-32页 |
| 2.2.1 Harris算法 | 第22-24页 |
| 2.2.2 SIFT算法 | 第24-29页 |
| 2.2.3 SURF算法 | 第29-32页 |
| 2.3 图像配准的质量评价指标 | 第32-34页 |
| 2.3.1 视觉评价 | 第32页 |
| 2.3.2 配准速度 | 第32页 |
| 2.3.3 配准精度 | 第32-33页 |
| 2.3.4 匹配效果 | 第33-34页 |
| 2.4 小结 | 第34-35页 |
| 3 改进的SIFT图像配准方法 | 第35-54页 |
| 3.1 特征提取算法的改进 | 第36-45页 |
| 3.1.1 尺度空间构建 | 第36-39页 |
| 3.1.2 对比度阈值的选取 | 第39-43页 |
| 3.1.3 梯度计算 | 第43-45页 |
| 3.1.4 特征描述符构建 | 第45页 |
| 3.2 实验结果与分析 | 第45-52页 |
| 3.2.1 实验环境与数据介绍 | 第45-47页 |
| 3.2.2 图像配准实验对比 | 第47-52页 |
| 3.3 小结 | 第52-54页 |
| 4 基于斜率和距离比值约束的特征匹配方法 | 第54-62页 |
| 4.1 算法介绍 | 第54-57页 |
| 4.1.1 剔除错误匹配点 | 第54-55页 |
| 4.1.2 斜率与比值一致性 | 第55-56页 |
| 4.1.3 算法步骤 | 第56-57页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第57-61页 |
| 4.2.1 遥感图像匹配性能比较 | 第57-59页 |
| 4.2.2 算法鲁棒性比较 | 第59-61页 |
| 4.2.3 实验分析 | 第61页 |
| 4.3 小结 | 第61-62页 |
| 5 结论与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 结论 | 第62页 |
| 5.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读学位期间发表的论文与研究成果清单 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
